面试紧张

前言在用Linux系统操控GPIO的时候，需要用到下位机和上位机软件支持，在传统单片机上,可以通过连接PC端启动上位机软件，然后通过特定命令来对GPIO口进行操控。 cd /sys/class/gpio  for i in gpiochip*  do echo `cat $i/label`: `cat $i/base`  600000.gpio: 261 -- main_gpio0 42110000.gpio: 327 -- wkup_gpio0 3-0075: 416 3-0074: 432 0-0075: 448 0-0074: 464 2-0075: 480 2-0074: 496  $...

面试那天，技术主管扫简历时，目光在"学历大专"上顿了半分钟，眉头皱得能夹碎笔。他叹口气，手都要把我简历往"淘汰堆"里扔，最后还是勉强问："你……会处理数据吗？"我平静点头："会用一点Python做数据清洗。"他猛地坐直，声音都发颤："你……你居然会用Python处理数据？""会用pandas读数据，也会用sklearn做简单预测。"我如实说。"能处理数据还能做预测！"他盯着我喃喃自语，下一秒"唰"地站起来，椅子刮得地面刺耳响。他朝办公区吼："老板！快过来！来了个会用pandas和sklearn的！能搞机器学习的那种！"整个办公区瞬间没了键盘声。老板拽着领带冲过来，手都在抖："留下！必须留下！月薪3w，六险二金，双休不加班！现在就签！""其实我用pandas时还会做特征工程，用matplotlib画可视化。"我补充了句。老板眼圈直接红了，攥着我手哽咽："公司数据堆在那里这么久，终于有人能挖掘价值了！再加3k！33k！给你服务器权限！""其实我没说，我还会用TensorFlow搭建神经网络，用XGBoost做集成学习。"做人总得留手底牌。刚坐下，产品经理小姐姐怯生生凑过来："大佬，你说的数据清洗是不是就是能把乱七八糟的Excel表格整理干净呀？"我随口答："差不多。"办公室瞬间静得能听见呼吸声，好几个人掏出小本记："pandas = 整理Excel"。下午突然紧急任务：甲方要明早要《机器学习入门：从数据清洗到模型训练》指南，老板急得冒汗，众人面面相觑——这根本没法搞。我轻咳一声："要不……我来写？"话音刚落，办公室掌声快把天花板震掉灰，角落里总用Excel手动分类数据的运营，偷偷抹了把眼角。自诩懂技术的产品经理却冷笑："pandas和sklearn有啥难？不就调个库？"我没说话，默默打开Jupyter Notebook，先import pandas as pd读入数据，再用StandardScaler做标准化，接着用RandomForest训练模型，最后用cross_val_score计算准确率——屏幕上清晰显示出85%的预测准确率。产品经理脸"唰"地白了，低头摸手机搜："零基础怎么学机器学习？"午休时，总用Excel手动做数据预测的同事凑过来，语气满是敬畏："哥，您这会用机器学习做预测的，大厂不得抢着要？"我笑了笑，打开GitHub上刚fork的某个star数过万的项目，深藏功与名。阿里字节百度腾讯小红书拼多多ocoffer入职流量包

面试时间是在晚上，说实话面之前有点困，不习惯这么晚面试，之前一般都在下午。 面试没问实习内容，感觉一面就是考察基础知识，这时候八股的重要性显现出来了，问的cpp和数据库有关八股，最后问了一些开放性问题：你遇到的最大挑战是什么？你最大的优缺点？类似HR面内容的东西。 有意思的一点在于面试官在问问题的时候有些机械化，听起来好像是承接了上文的内容，实际上我上文根本没提过有关的，比如说，先问你MySQL存储索引的数据结构，我答B+树，他下一个问题想问红黑树的知识，下一个问题就直接说:你刚才提到了红黑树，那么我问你。我在想：我啥时候说红黑树了，当时就绷不住了，一边面一边笑 总结:有点意思

九月底到现在只有几个笔试，很多都倒在简历筛选了，还请大佬看看我的简历有什么问题，哪里需要改，谢谢